Actualidad IA y guías para construir agentes
Seguimos modelos, benchmarks, plataformas y buenas prácticas, pero lo traducimos a decisiones concretas para agentes reales.
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Structured outputs: JSON confiable para agentes de IA
Cómo forzar JSON válido en un agente sin reintentos ni regex: structured outputs de OpenAI (json_schema + strict), Gemini (response_format con JSON Schema) y Claude (output_config.format). Tabla JSON mode vs schema, límites oficiales, Zod/Pydantic y cuándo no basta el prompt.
Plantilla de agente de soporte con IA: el prompt, la escalación y el lanzamiento (2026)
Plantilla copiable para montar un agente de soporte con IA: el system prompt completo por bloques, la tabla de escalación a humano, las herramientas mínimas, la prueba previa y el checklist de lanzamiento. Copia, rellena los corchetes y publica sin empezar de cero.
Sandboxing y permisos para agentes de código: guía segura
Un agente de código puede leer tu repositorio, ejecutar comandos, usar la red y tocar credenciales. Esta guía explica cómo combinar sandboxing, permisos mínimos, red cerrada, secretos separados y aprobaciones humanas para trabajar con agentes de código sin convertir una tarea rutinaria en un incidente. Incluye una política mínima y una matriz de verificación.
Benchmarks de agentes de IA explicados: qué mide SWE-bench, Terminal-Bench y el resto
Guía para leer benchmarks de agentes de IA sin confundirse: qué mide SWE-bench Verified (500 issues reales de GitHub), qué mide Terminal-Bench (66 tareas en terminal con agente y sandbox), qué dicen los números de resolución y costos reales de 2026, y cómo pasar del leaderboard a la decisión para tu caso.
LangGraph vs CrewAI vs OpenAI Agents SDK: qué framework de agentes elegir en 2026
Comparativa práctica entre LangGraph, CrewAI y el Agents SDK de OpenAI: qué modelo de programación usa cada uno (grafos con estado, crews de roles, primitivas mínimas), qué tan difícil es controlar el flujo, memoria, human-in-the-loop, costos operativos y en qué caso conviene cada framework según tu proyecto. Con tabla de decisión y versiones verificadas de septiembre 2026.
Cómo crear un agente de IA desde cero sin saber programar (2026)
Guía paso a paso para crear un agente de IA sin programar: qué es un agente en 2026, las tres piezas que lo forman, las plataformas visuales que no requieren código y el checklist de producción que evita los errores caros. Incluye comparativa de opciones y un plan de 30 minutos para tu primer agente funcionando.
Memoria para agentes de IA: cuándo usar historial, memoria larga o RAG
La memoria de un agente no es una sola base vectorial. Esta guía separa historial de conversación, estado operativo, hechos durables y RAG documental; explica qué guardar, cómo recuperarlo y qué borrar, con una arquitectura mínima, criterios de decisión y pruebas para evitar recuerdos incorrectos o cruces de datos entre usuarios.
Prompt injection en agentes: defensas que sí cortan el daño
Prompt injection en un agente no es un truco de chat: es contenido no confiable que intenta ejecutar herramientas. Esta guía separa inyección directa e indirecta, muestra cinco vectores reales (email, web, PDF, RAG, salida de tools), una tabla de defensas por capa y un protocolo de 8 controles con evals para no fusionar un agente que obedece al documento en vez de a tu sistema.
Claude Code vs Codex: comparativa para elegir tu agente de terminal en 2026
Claude Code y Codex CLI comparten superficie de terminal, pero difieren en ecosistema, permisos, review sin escritura, skills y superficies extra. Esta guía compara ambos con tablas, protocolo de prueba de 60 minutos, matriz de decisión y FAQ para no mezclar dos CLIs como si fueran el mismo producto.
Mejores agentes de código IA en 2026: cómo elegir sin copiar un ranking
Guía de los mejores agentes de código IA en 2026: Claude Code, Codex, Cursor, Copilot cloud agent y Gemini CLI, comparados por superficie, control y verificación. Incluye tabla de decisión, protocolo de 90 minutos y criterios para no mezclar un CLI con un IDE o un agente en la nube.
Qué es un agente de IA: guía práctica para builders
Un agente de IA es un sistema que persigue un objetivo, decide los pasos y usa herramientas para actuar con límites definidos. Esta guía explica la diferencia frente a un chatbot, muestra el bucle mínimo de entrada, contexto, modelo, herramienta y verificación, y te deja una tabla para decidir cuándo construirlo y cuándo usar una automatización.
Mejores prompts por modelo: Claude vs Gemini vs OpenAI en la práctica
No hay un prompt universal: qué pedir distinto a Claude, Gemini y OpenAI según sus fortalezas, cómo adaptar un prompt al cambiar de modelo y tres prompts de referencia por modelo para resumir, programar y analizar, con criterios para comparar resultados.
Prompts para aprender a programar con IA: el tutor que sí funciona
Cómo usar la IA como tutor de programación sin volverte dependiente: explicaciones por niveles, pistas en vez de soluciones, proyectos guiados, ejercicios con feedback y reglas para aprender en vez de copiar. Prompts listos para copiar y adaptar a tu nivel.
Prompts para automatizar tareas de oficina: correos, reportes y CRM
Seis plantillas de prompts listas para copiar y conectar a n8n o Make: redacción de correos con tono según contexto, resumen de reuniones, reportes semanales, actualización de CRM, respuesta a clientes y agenda diaria, cada una con su flujo y sus reglas de verificación.
Prompts para datos y análisis: CSV, SQL y gráficos con IA
Cómo pedir análisis de datos a un agente: describir el dataset con schema y semántica, pedir limpieza antes que análisis, definir la pregunta de negocio, exigir código reproducible y verificar números con una segunda pasada. Plantillas para CSV, SQL y gráficos.